OpenAI、フロンティアモデルにゼロデータ保持を提供、プライベート安全処理を導入

OpenAIは、フロンティアモデルを利用する対象APIカスタマー向けにゼロデータ保持(ZDR)への取り組みを改めて表明するとともに、新たに「プライベート安全処理」を導入しました。

ComputerScience

この安全アーキテクチャは、プロンプトや応答の内容をOpenAIの担当者に開示することなく、複数セッションにまたがる不正利用を検知できるよう設計されています。

2026年8月19日に発表されたこの取り組みは、企業向けAIセキュリティにおける重要な課題に対応するものです。すなわち、自律性を増していくシステムに対して効果的な不正利用検知を維持しつつ、組織が機密性の高いデータを自らの管理下に置き続けられるようにするという課題です。

OpenAIのゼロデータ保持

ZDRとは、対象となるAPIリクエストを処理した後、OpenAIが顧客のプロンプトやモデルの応答を保持しないことを意味します。加えて、顧客のコンテンツは担当者によるレビューの対象にはならず、顧客が明示的に同意しない限り、エンタープライズAPIのデータがモデルの学習に使われることもありません。

これは特に、健康記録、財務データ、独自の研究成果、法務関連の連絡、社内の事業計画など、規制対象または機密性の高い情報を扱う組織にとって重要です。プロンプトのログを保持していると、プライバシー、コンプライアンス、侵害時の通知義務、内部関係者リスクなどの懸念が生じかねないためです。

従来のZDR対応の保護機能は、やり取り単位で動作するため、時間の経過とともに進化する脅威を見逃す可能性があります。たとえば、ガードレールを段階的に探るような行為、関連アカウントをまたいだ協調的な悪意ある活動、あるいはAIエージェントがユーザーの意図した権限を徐々に逸脱していくケースなどが挙げられます。

プライベート安全処理は、ZDRが機密性の高いAPI用途にもたらすプライバシー上の境界線を保ちながら、複数のやり取りをまたいだ検知を実現することを目指しています。

OpenAIの設計には2つのデータ取り扱いモデルがあります。ZDR環境では、顧客のコンテンツは顧客が管理するインフラ上に留まります。

これとは別に、OpenAIは顧客が管理する鍵で暗号化されるホスト型ストレージの開発も進めています。この鍵にはOpenAIの担当者もアクセスできない仕組みです。

自動化システムは、判読可能なプロンプトや出力、会話履歴そのものではなく、限定的なリスクシグナルを生成する形で関連する活動を評価し、それをもとにOpenAIが必要な措置を判断する情報として活用します。

サイバーセキュリティの観点から見ると、このアプローチはプライバシー保護型のセキュリティテレメトリに似ています。あるサービスが、疑わしいポリシー違反といったカテゴリーに関するアラートを受け取りながらも、そのアラートの引き金となった機密性の高いイベントの詳細には自動的にアクセスしない、という仕組みです。顧客は自らのログを使って、引き続きアラートを調査することができます。

顧客は、措置に対して異議を申し立てたい場合や、正当な研究活動であることを説明したい場合、あるいは確認済みの不正利用に関する調査を支援したい場合には、任意で関連情報を提供することも可能です。

今回の発表は、エージェント型ワークフロー、コード解析、インシデント対応、脆弱性研究、機密データを扱う環境など、フロンティアモデルを活用するセキュリティチームにとって特に注目に値します。

Vulnerabilityscanning tool

この仕組みは、データ最小化と安全性の可観測性との間のトレードオフを緩和できる可能性を秘めています。ただし、実装の詳細、境界の範囲、暗号技術による保証、対象条件、メタデータの取り扱いに関する制約などについては、今後公開される技術白書を待つ必要があります。

現時点で、プライベート安全処理は早期顧客を対象にテストが行われている段階であり、広く一般に提供されるには至っていません。

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